Python Pandas入門：DateTimeIndexに対して分単位の頻度でフロア操作を実行する方法

DateTimeIndexに対して分単位（minute）の頻度でフロア操作を実行するには、DateTimeIndex.floor()メソッドを使用します。分単位の頻度を指定する場合は、freqパラメータに'T'を設定します。

必要なライブラリのインポート

まず、必要なライブラリをインポートします。

import pandas as pd

DatetimeIndexの作成

次に、5つの要素を持ち、頻度が秒単位（'40S'＝40秒間隔）のDatetimeIndexを作成します。タイムゾーンは「Australia/Adelaide」に設定しています。

datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='40S')

DateTimeIndexの表示

作成したDateTimeIndexを表示します。

print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

分単位のフロア操作の実行

DateTimeIndexの日時に対して、分単位の頻度でフロア操作を実行します。分単位の頻度には'T'を使用します。

print("\nPerforming floor operation with minute frequency...\n",
datetimeindex.floor(freq='T'))

サンプルコード全体

以下が完全なコード例です。

import pandas as pd

# 5つの要素を持ち、頻度が秒単位（40秒間隔）のDatetimeIndexを作成
# タイムゾーンは Australia/Adelaide
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='40S')

# DateTimeIndexを表示
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

# DateTimeIndexの頻度を表示
print("DateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

# 「分」の値を取得
res = datetimeindex.minute

# 分のみを表示
print("\nThe minute from DateTimeIndex...\n", res)

# DateTimeIndexに対して分単位の頻度でフロア操作を実行
# 分単位の頻度には 'T' を使用
print("\nPerforming floor operation with minute frequency...\n",
datetimeindex.floor(freq='T'))

実行結果

上記のコードを実行すると、以下の出力が得られます。

DateTimeIndex...
DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:32.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:21:12.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:21:52.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:22:32.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:23:12.261811624+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq='40S')
DateTimeIndex frequency...
<40 * Seconds>

The minute from DateTimeIndex...
Int64Index([20, 21, 21, 22, 23], dtype='int64')
Performing floor operation with minute frequency...
DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:00+10:30', '2021-10-18 07:21:00+10:30',
'2021-10-18 07:21:00+10:30', '2021-10-18 07:22:00+10:30',
'2021-10-18 07:23:00+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq=None)

解説

実行結果からわかるように、floor(freq='T')を適用することで、各タイムスタンプの秒以下の値が切り捨てられ、直近の分単位の時刻に丸められています。たとえば「07:20:32.261811624」は「07:20:00」に、「07:21:12.261811624」は「07:21:00」になります。

なお、floor()は指定した頻度より細かい単位を切り捨てる処理であるため、元のデータの頻度情報（freq）は失われ、結果のDatetimeIndexではfreq=Noneになっている点にも注意してください。同様の操作として、切り上げを行うceil()や、四捨五入を行うround()も用意されています。